資料介紹
圖1 無人駕駛系統(tǒng)架構(gòu)圖
算法子系統(tǒng)從傳感器原始數(shù)據(jù)中提取有意義的信息以了解周遭環(huán)境情況,并根據(jù)環(huán)境變化做出決策。Client子系統(tǒng)融合多種算法以滿足實時性與可靠性的要求。舉例來說,傳感器以60HZ的速度產(chǎn)生原始數(shù)據(jù),Client子系統(tǒng)需要保證最長的流水線處理周期也能在16ms內(nèi)完成。云平臺為無人車提供離線計算以及存儲功能。通過云平臺,我們能夠測試新的算法、更新高精度地圖并訓(xùn)練更加有效的識別、追蹤、決策模型。
無人駕駛算法
算法系統(tǒng)由幾部分組成:第一,傳感并從傳感器原始數(shù)據(jù)中提取有意義信息;第二,感知,以定位無人車所在位置以及感知現(xiàn)在所處的環(huán)境;第三,決策,以可靠安全抵達目的地。
傳感
通常來說,一輛無人駕駛汽車裝備有許多不同類型的主傳感器。每一種類型的傳感器都各有優(yōu)劣,因此,來自不同傳感器的傳感數(shù)據(jù)應(yīng)該有效地進行融合?,F(xiàn)在無人駕駛中普遍使用的傳感器包括以下幾種。
GPS/IMU:通過高達200Hz頻率的全球定位和慣性更新數(shù)據(jù)以幫助無人車完成自我定位。GPS是一個相對準(zhǔn)確的定位用傳感器,但是它的更新頻率過低,僅僅有10HZ,不足以提供足夠?qū)崟r的位置更新。IMU的準(zhǔn)確度隨著時間降低,在長時間內(nèi)并不能保證位置更新的準(zhǔn)確性,但是,它有著GPS所欠缺的實時性,IMU的更新頻率可以達到200HZ或者更高。通過整合GPS與IMU,我們可以為車輛定位提供既準(zhǔn)確又足夠?qū)崟r的位置更新。
LiDAR:激光雷達可被用來繪制地圖、定位以及避障。雷達的準(zhǔn)確率非常高,因此在無人車設(shè)計中雷達通常被作為主傳感器使用。激光雷達是以激光為光源,通過探測激光與被探測無相互作用的光波信號來完成遙感測量。激光雷達可以用來產(chǎn)生高精度地圖,并針對高精地圖完成移動車輛的定位;以及滿足避障的要求。以Velodyne 64-束激光雷達為例,它可完成10HZ旋轉(zhuǎn)并每秒可達到130萬次讀數(shù)。
攝像頭:被廣泛使用在物體識別以及物體追蹤等場景中,像是車道線檢測、交通燈偵測、人行道檢測中都以攝像頭為主要解決方案。為了加強安全性,現(xiàn)有的無人車實現(xiàn)通常在車身周圍使用至少八個攝像頭,分別從前、后、左、右四個維度完成物體發(fā)現(xiàn)、識別、追蹤等任務(wù)。這些攝像頭通常以60HZ的頻率工作,當(dāng)多個攝像頭同時工作時,將產(chǎn)生高達1.8GB每秒的巨數(shù)據(jù)。
雷達和聲吶:雷達通過把電磁波能量射向空間某一方向,處在此方向上的物體反射碰到的電磁波;雷達再接收此反射波,提取有關(guān)該物體的某些信息(目標(biāo)物體至雷達的距離,距離變化率或徑向速度、方位、高度等)。雷達和聲吶系統(tǒng)是避障的最后一道保障。雷達和聲吶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)用來表示在車的前進方向上最近障礙物的距離。一旦系統(tǒng)檢測到前方不遠有障礙物出現(xiàn),則有極大的相撞危險,無人車會啟動緊急剎車以完成避障。因此,雷達和聲吶系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不需要過多的處理,通??芍苯颖豢刂铺幚砥鞑捎?,并不需要主計算流水線的介入,因為可實現(xiàn)轉(zhuǎn)向,剎車、或預(yù)張緊安全帶等緊急功能。
感知
在獲得傳感信息之后,數(shù)據(jù)將被推送至感知子系統(tǒng)以充分了解無人車所處的周遭環(huán)境。在這里感知子系統(tǒng)主要做的是三件事:定位、物體識別以及物體追蹤。
圖2 基于GPS/IMU的定位
定位
GPS以較低的更新頻率提供相對準(zhǔn)確的位置信息;IMU則以較高的更新頻率提供準(zhǔn)確性偏低的位置信息。我們可使用卡爾曼濾波來整合兩類數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢,合并提供準(zhǔn)確且實時的位置信息更新。如圖2所示,IMU每5ms更新一次,但是期間誤差不斷累積精度不斷降低。所幸的是,每100ms可以得到一次GPS數(shù)據(jù)更新,以幫助我們校正IMU積累的誤差。因此,我們最終可以獲得實時并準(zhǔn)確的位置信息。然而,我們不能僅僅依靠這樣的數(shù)據(jù)組合以完成定位工作。原因有三:其一,這樣的定位精度僅在一米之內(nèi);其二,GPS信號有著天然的多路徑問題將引入噪聲干擾;其三,GPS必須在非封閉的環(huán)境下工作,因此在諸如隧道等場景中GPS都不適用。
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